簡析德國自動駕駛與車聯網發展策略

刊登期別
第29卷第04期,2017年04月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 簡析德國自動駕駛與車聯網發展策略, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7830&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/13)
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韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形

韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。

網路數位內容權利保護,牽涉各方角力

  iPod的成功,塑造了網路數位內容傳播的新商業模式,但對著作人權利保護團體來說,新科技與新產品對著作權人的權利會造成怎樣的影響,則是他們所高度關心的。   目前,著作權權利團體包括「美國唱片協會」(RIAA)與「美國電影協會」(MPAA)正在美國推動一項立法,希望透過法律的規定,限制未來數位媒體接收設備的若干科技發展。依法案推動者目前的構想,任何設備如能對於從數位網路上接收或下載的數位內容做任意的修改,便可能構成違法。共和黨籍參議員史密斯(Senator Gordon Smith)已表明支持此項立法。   此一立法運動,已引起各界高度的關注,包括科技廠商及民間組織在內,也表示質疑的態度。如何在保護著作權人權利與促進新科技發展之間,取得一個適當的平衡點,會是一個愈來愈重要的議題。

美國商務部產業安全局擴大對中國半導體製造設備、軟體工具、高頻記憶體等項目之出口管制

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商務部產業安全局(Bureau of Industry and Security,簡稱BIS)於2024年12月2日發布《外國生產的直接產品規則補充以及先進運算及半導體製造項目管制精進》(Foreign-Produced Direct Product Rule Additions, and Refinements to Controls for Advanced Computing and Semiconductor Manufacturing Items),並於同日(12月2日)生效,部分管制措施的法律遵循延後至2024年12月31日。BIS開放公眾可以就本次管制提出意見。 因中國的半導體戰略旨在進一步推進中國的軍事現代化、大規模殺傷性武器(WMD)的發展,美國政府認為中國的相關政策與措施,將可能侵害美國及其友盟之國家安全。因此,本次管制之目的旨在進一步削弱中國生產先進節點半導體的能力,包括下一個世代的先進武器系統,以及具有重要軍事應用的人工智慧與先進運算。 為達上述目的,本次管制修正具體擴大的管制項目概述如下: 1. 24種半導體製造設備,包括某些蝕刻(etch)、沉積(deposition)、微影(lithography)、離子注入(ion implantation)、退火(annealing)、計量(metrology)和檢驗(inspection)以及清潔(cleaning)工具。 2. 3種用於開發或生產半導體的軟體工具。 3. 管制源自美國的高頻寬記憶體,以及於美國境外生產且美國管制清單中所列之高頻寬記憶體。 4. 新增對電子電腦輔助設計(Electronic Computer Aided Design)與技術電腦輔助設計(Technology Computer Aided Design)軟體及技術的限制。

中國大陸法院認定AI創作可受著作權法保護

中國大陸法院認定AI創作可受著作權法保護 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月05日 近期生成式AI的工具運用,無論是生成文字的ChatGPT、生成圖像的Midjourney及生成影片的Pictory,技術一日千里,蓬勃發展;其應用已逐漸進入一般人的生活領域網,而且產生AI產出的侵權爭議,滋生運用AI創作的生成內容是否可主張著作權之疑義。我國經濟部智慧財產局於今(112)年6月以經授智字第11252800520號令 函指出--「AI利用人如係單純下指令,並未投入精神創作,由生成式AI模型獨立自主運算而生成全新內容,該AI生成內容不受著作權法保護。」採取否定見解 。不過其前提係「單純下指令,並未投入精神創作」,適於日前中國大陸北京互聯網法院於11月27日以(2023)京0491號民初11279號民事判決 認為如可認定屬「非機械性智力成果」,運用AI生成的圖片仍可受著作權保護。 壹、事件摘要 本案起因於原告將其使用開放原始碼的Stable Diffusion以輸入提示詞的方式,生成「春風送來了溫柔」之少女人像圖,並發布於網路平台。原告於事後發現,被告將該圖原有的原告署名浮水印(平台所發予的用戶編號)截除,並使用於其在網路上發布的文章中使用該圖做為插圖。原告因此提起姓名表示權與網路傳輸權的侵權訴訟。 被告主張系爭圖片具體來源為網路取得,已無法識別來源與浮水印,並不能確定原告是否享有圖片之權利;而且其所發布的主要內容為原創詩文,並非系爭圖片,亦未做為商業用途,並無侵權故意。 原告於本案中提出生成過程的影片佐證資料,北京互聯網法院認定呈現下列具體生成(取捨、選擇、安排與設計)步驟: 一、選擇前述軟體程式提供的模型,初步決定畫面最終生成的可用素材,決定作品的整體風格、類型。 二、為展現一幅在黃昏的光線條件下具有攝影風格的美女特寫所需,輸入有關類型、主體、環境、構圖、風格的提示詞,包括:「超逼真照片」與「彩色照片」類型;「日本偶像」主體並詳細描繪臉部皮膚、眼睛、辮子等細節;「外景」、「黃金時間」與「動態燈光」之環境提示;「機前瀏覽(眼看鏡頭)」、「酷姿勢」為構圖提示;「底片紋理、膠卷仿真」等風格提示。另並進行輸入反向指令提示,包括:繪畫、卡通、動漫等要求,以避免此類風格出現於生成內容。 三、進行相關參數設定,以及多次試驗的調整,包括採樣方法、清晰度、圖形比例等不同參數設置。 貳、重點說明 北京互聯網法院根據原被告的陳述與提供的證據資料,認定原告的AI生成圖構成作品(受著作權保護),且原告享有該作品之著作權: 一、法院首先提出四個認定是否構成作品的判斷要件:1.是否屬文學、藝術、科學領域;2.是否具有獨創性(原創性);3.是否具有一定的表現形式;4.是否屬於智力成果。同時認為本案須審酌的重點在於獨創性與是否屬於智力成果。 二、關於「是否屬於智力成果」,法院認為從原告構思圖片到最終圖片選定為止,原告進行了一定的智力投入,例如設計人物的呈現方式、選擇提示詞、安排提示詞的順序、設置相關的參數、選擇符合預期的生成內容,已具備本要件。 三、至於「是否具有獨創性」,法院認為非有智力投入的都具有獨創性,如「按照一定的順序、公式或結構完成的作品,不同的人會得到相同的結果」,則屬「機械性的智力成果」,並不具有獨創性。但運用AI生成過程若能「提出的需求與他人越具有差異性,對畫面元素、布局構圖描述越明確具體」就越能呈現人作者的個性化表達。因此,法院認定原告雖然AI創作沒有使用畫筆,也與過去使用繪圖軟體不同,但原告對於人物及其呈現方式透過提供進行設計,並透過反覆的修改參數、調整修正,這過程呈現原告的審美觀,而亦可見不同人使用該AI工具可以自行生成不同的內容,故該作品「係由原告獨立完成、體現了原告的個性化表達」。 四、針對原告是否享有該圖作品的著作權,法院採肯定看法認為: 1.雖原告使用AI工具的行為類如委託他人設計,於委託時該是受託人為創作人,但委託與AI工具區別在於委託人具有自主意志,AI工具本身並沒有,不是自然人或法人等民事主體,依法(中國大陸著作權法)該AI工具本身無法成為作者而享有著作權。 2.事實上仍是人以工具進行創作,而工具的設計者亦已於GitHub論壇的授權條款中揭示該工具的授權人並不對使用者所生成的內容主張權利。 3. AI工具的設計者本身並沒有創作該圖的意願,亦無預先設定後續生成內容,未參與創作的生成過程,其訓練雖然是投入相當大的心力,但投入的是在工具的創建而非特定內容的生成。 參、事件評析 本案最終由原告獲得勝訴,法院認定被告侵害其姓名權與公開傳輸權,雖然法院認為使用AI工具的行為類如委託他人設計,於委託時該是受託人為創作人,但也認為AI工具本身並沒有自主意志,不是可享有著作權利的主體,依法(中國大陸著作權法)該AI工具的使用本質仍是人以工具進行創作,而工具的設計者並沒有生成內容的意思與投入,故應由多次修改呈現其個人表達念的使用者取得著作權。本文認為可以從此判決中獲得下述啟示: 一、對初次生成結果進行修改指令是取得原始性的重點:現今AI工具的使用,如要求程度不高,其實只須簡單的指令,例如生成一個xx的圖片,即可產生一張可用的圖片,但此時AI生成的內容僅是「按照一定的順序、公式或結構完成的作品,不同的人會得到相同的結果」,屬「機械性的智力成果」,將不具有獨創性。 二、反覆修改、調整參數呈差異化,即便是AI生成亦獲保護:運用AI生成過程應力求與他人的使用具有差異性,對畫面元素、布局構圖描述越明確具體,越能呈現人個性化表達,始能取得著作權保護。而反覆的修改參數,例如視線角度、光影呈現方式、表情姿勢要求等圖片的細節呈現,強化呈現個人化的思想、表達、創作投入,即可獲得著作權保護。 三、AI生成世代的著作保護更須重視創作歷程的存證:本案原告取得勝訴的重要關鍵,在其於本案中提出生成過程的影片佐證資料,證明其使用過程的需求(在黃昏的光線條件下具有攝影風格的美女特寫)、取捨(輸入反向指令提示,包括:繪畫、卡通、動漫等)、選擇(「日本偶像」主體並詳細描繪臉部皮膚、眼睛、辮子等細節)、安排與設計(「機前瀏覽(眼看鏡頭)」、「酷姿勢」等構圖)步驟呈現其多次試驗的調整的事實證明,若無此佐證影片,單依生成結果難以證明其創作投入,訴訟結果可能會變成敗訴。 四、AI生成工具的使用須注意生成結果的權利歸屬約定:即便本案針對原告使用AI生成工具的生成結果可受著作權保護,但原告是否享有該圖作品的著作權,法院再次確認工具的設計者的授權條款並沒有對使用者所生成的內容主張權利,若該條款約定使用者不依法可享有的內容權利,使用者的權益將受影響,是必須特別要注意的事情。 如同北京互聯網法院在判決中提及的,在照相機出現之前,人們需要高度的繪畫技術才能再現物體形象,但即便出現智慧型手機亦不影響我們運用它產生有獨創性的作品而構成攝影著作。可預見的未來AI技術會越發達,人的投入會越少,但這並不影響著作權制度鼓勵作品創作的立法意旨,只要有創作性的投入,即便只是反復的指令下達,也仍是受著作權法保護的獨特的個人作品。 [1]詳見臺灣智慧財產局頒布函釋說明生成式AI之著作權爭議,理慈國際科技法律事務所,https://www.leetsai.com/%E8%91%97%E4%BD%9C%E6%AC%8A/interpretation-released-by-taiwans-ipo-to-clarify-copyright-disputes-regarding-generative-ai?lang=zh-hant,最後瀏覽日期2023/12/04。該文提及的智慧財產局令函,本文未能於於該局之著作權函釋系統中檢索到。 [2]該局111-10-31以電子郵件1111031號令函提及有關人工智慧(AI)的創作,如是「以人工智慧為工具的創作」,也就是人類有實際的創意投入,只是把人工智慧(例如:繪圖軟體)當作輔助工具來使用,在這種情形依輔助工具投入創作者的創意而完成的創作成果仍可以受著作權保護,著作權則由該投入創意的自然人享有,除非有著作權法第11條及第12條之情形。 [3]判決全文詳見https://mp.weixin.qq.com/s/Wu3-GuFvMJvJKJobqqq7vQ,最後瀏覽日期2023/12/04。

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